Experimento de aprendizaje
Cairn Pig Lab: asignación de agentes y evidencia reproducible
Un experimento con el juego Pig que muestra cómo Cairn asigna una tarea, registra un torneo y declara finalización con un trabajador Codex.
Una prueba de orquestación es más fácil de inspeccionar con una tarea pequeña y reproducible. Cairn Pig Lab utiliza el juego de dados Pig para estudiar asignación, registro de evidencia y finalización.
Un objetivo acotado y medible
El objetivo pide superar a hold-at-10 en al menos el 55% de 10.000 partidas. El simulador ya incluye hold-at-20 y equilibra los turnos iniciales: cada estrategia empieza 5.000 partidas.
El resultado registrado fue de 6.983 victorias para hold-at-20, un 69,83%. Un script reproduce la medición fija y las exportaciones del tablero conservan el hecho comunicado y la declaración de finalización.
Separar orquestación y juego
Python implementa el juego y torneo sin dependencias externas del simulador. El servidor Cairn almacena hechos, intenciones y estado; su despachador asigna tareas a trabajadores Codex configurados.
La configuración permite dos trabajadores, pero uno completó la tarea inicial registrada. El objetivo debe introducirse en el tablero: iniciar el servidor no importa automáticamente un archivo Markdown.
Qué demuestra una tarea completada
La estrategia ganadora ya existía. El experimento demuestra asignar una tarea, medir una estrategia conocida, guardar evidencia y declarar el objetivo cumplido.
No demuestra descubrir estrategias, verificación independiente por agentes ni colaboración paralela. Configurar dos trabajadores no prueba que ambos hayan colaborado.
Leer el tablero junto al resultado
El README y la guía de resultados explican preparación y evidencias. Reproducir el torneo por separado permite distinguir una declaración de finalización de la medición que la respalda.
Fuentes y lecturas relacionadas
Basado en la documentación enlazada, revisada el 2 de noviembre de 2026. Las funciones y los límites corresponden a esa versión documentada.
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